Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo
"Cuando se recogen observaciones de una variable a lo largo del tiempo y en intervalos de igual magnitud, se tiene una herramienta muy poderosa si se utiliza adecuadamente. Se tendría una serie de tiempo, un conjunto de datos cuyo análisis permite entender comportamientos del pasado de dicha va...
- Autores:
-
Huertas Gnecco, Nicolás
Donado Torres, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/45515
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/45515
- Palabra clave:
- Análisis de series de tiempo
Toma de decisiones
Ciencias sociales
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| id |
UNIANDES2_e50aeaa0655cc78cd0c13a1ad5261bed |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/45515 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| dc.title.es_CO.fl_str_mv |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo |
| title |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo |
| spellingShingle |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo Análisis de series de tiempo Toma de decisiones Ciencias sociales Ingeniería |
| title_short |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo |
| title_full |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo |
| title_fullStr |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo |
| title_full_unstemmed |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo |
| title_sort |
Evaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempo |
| dc.creator.fl_str_mv |
Huertas Gnecco, Nicolás Donado Torres, Santiago |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Correal Núñez, María Elsa |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Huertas Gnecco, Nicolás Donado Torres, Santiago |
| dc.contributor.jury.none.fl_str_mv |
Calcetero Vanegas, Sebastián Felipe |
| dc.subject.armarc.es_CO.fl_str_mv |
Análisis de series de tiempo Toma de decisiones Ciencias sociales |
| topic |
Análisis de series de tiempo Toma de decisiones Ciencias sociales Ingeniería |
| dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Ingeniería |
| description |
"Cuando se recogen observaciones de una variable a lo largo del tiempo y en intervalos de igual magnitud, se tiene una herramienta muy poderosa si se utiliza adecuadamente. Se tendría una serie de tiempo, un conjunto de datos cuyo análisis permite entender comportamientos del pasado de dicha variable y predecir qué pasará con ella en el futuro. De esta forma, las series de tiempo se pueden entender como una herramienta que hace posible la toma de decisiones informadas en contextos desde políticas públicas hasta grandes empresas. Por ejemplo, después de analizar el comportamiento y volumen de sus pasajeros a lo largo del tiempo, Singapore Airlines, tomó la decisión de invertir en 20 aviones Boeing y 29 aviones Airbus con el fin de soportar la cantidad de pasajeros necesarios para mantener su cuota de mercado objetivo (Cowpertwait and Metcalfe, 2009). Los datos sobre sus pasajeros y un adecuado análisis de los mismos permitieron tomar una muy importante decisión de negocio que no se habría podido tomar sin información contundente para soportarla."--Tomado del Formato de Documento de Grado. |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2018 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-09-03T16:03:07Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-09-03T16:03:07Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/45515 |
| dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
u826935.pdf |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
http://hdl.handle.net/1992/45515 |
| identifier_str_mv |
u826935.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
32 hojas |
| dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería Industrial Ingeniería de Sistemas y Computación |
| dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería Industrial Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación |
| dc.source.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| instname_str |
Universidad de los Andes |
| institution |
Universidad de los Andes |
| reponame_str |
Repositorio Institucional Séneca |
| collection |
Repositorio Institucional Séneca |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/818206b4-8881-4705-9530-c22360f00a89/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/09d98020-37f2-4e6f-a7ec-e73df7bd4c98/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a794ee6d-fd4f-496e-8c4a-708d30394034/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
01809e580560e13ee89623a199729277 6b1710497acd070aefc743f158fabf84 4e83eb18134c86639e3eef7bb267ba02 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1818111677833412608 |
| spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Correal Núñez, María Elsa5a54e43f-ece4-4429-85bc-bea6f3f8af0d600Huertas Gnecco, Nicolásf4f710bf-17a2-4242-8e7b-2f8810147171500Donado Torres, Santiago4c8f8819-53bd-43be-8032-d48891feffab500Calcetero Vanegas, Sebastián Felipe2020-09-03T16:03:07Z2020-09-03T16:03:07Z2018http://hdl.handle.net/1992/45515u826935.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/"Cuando se recogen observaciones de una variable a lo largo del tiempo y en intervalos de igual magnitud, se tiene una herramienta muy poderosa si se utiliza adecuadamente. Se tendría una serie de tiempo, un conjunto de datos cuyo análisis permite entender comportamientos del pasado de dicha variable y predecir qué pasará con ella en el futuro. De esta forma, las series de tiempo se pueden entender como una herramienta que hace posible la toma de decisiones informadas en contextos desde políticas públicas hasta grandes empresas. Por ejemplo, después de analizar el comportamiento y volumen de sus pasajeros a lo largo del tiempo, Singapore Airlines, tomó la decisión de invertir en 20 aviones Boeing y 29 aviones Airbus con el fin de soportar la cantidad de pasajeros necesarios para mantener su cuota de mercado objetivo (Cowpertwait and Metcalfe, 2009). Los datos sobre sus pasajeros y un adecuado análisis de los mismos permitieron tomar una muy importante decisión de negocio que no se habría podido tomar sin información contundente para soportarla."--Tomado del Formato de Documento de Grado."When observations of a variable are collected over time and in intervals of equal magnitude, we have a very powerful tool if it is used properly. There would be a series of time, a set of data whose analysis allows us to understand past behaviors of said variable and predict what will happen to it in the future. In this way, time series can be understood as a tool that makes informed decision making possible in contexts from public policies to large companies. For example, after analyzing the behavior and volume of its passengers over time, Singapore Airlines made the decision to invest in 20 Boeing aircraft and 29 Airbus aircraft in order to support the number of passengers needed to maintain their quota of target market (Cowpertwait and Metcalfe, 2009). The data about their passengers and an adequate analysis of them allowed to take a very important business decision that could not have been taken without hard information to support it."--Tomado del Formato de Documento de Grado.Ingeniero IndustrialIngeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado32 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería IndustrialIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería IndustrialDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Computacióninstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaEvaluación crítica de la función Auto.Arima de R en la identificación de procesos de series de tiempoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAnálisis de series de tiempoToma de decisionesCiencias socialesIngenieríaPublicationORIGINALu826935.pdfapplication/pdf1797825https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/818206b4-8881-4705-9530-c22360f00a89/download01809e580560e13ee89623a199729277MD51THUMBNAILu826935.pdf.jpgu826935.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8616https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/09d98020-37f2-4e6f-a7ec-e73df7bd4c98/download6b1710497acd070aefc743f158fabf84MD55TEXTu826935.pdf.txtu826935.pdf.txtExtracted texttext/plain67510https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a794ee6d-fd4f-496e-8c4a-708d30394034/download4e83eb18134c86639e3eef7bb267ba02MD541992/45515oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/455152023-10-10 15:18:34.891https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |